## Peran Big Data Analytics dan Kualitas Audit dalam Memperkuat Kemampuan Auditor Mendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan
Deswari Ayu Putri Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bangka Belitung Gang IV No.1, Balun Ijuk, Kec. Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia ayuuu2412@gmail.com
Abu Nizarudin Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bangka Belitung Gang IV No.1, Balun Ijuk, Kec. Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia abu_nizarudin@yahoo.com
Julia Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bangka Belitung Gang IV No.1, Balun Ijuk, Kec. Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia saputrajulia07@gmail.com
Article’s History :
Received 13 April 2024; Received in revised form 27 April  2024; Accepted 1 Mei 2024; Published 1 Juni 2024. All rights reserved to the Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Suggested Citation:
Putri, D. A., Nizaruddin, A., & Julia. (2024). Peran Big Data Analytics dan Kualitas Audit dalam Memperkuat Kemampuan Auditor Mendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan. JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, dan Akuntansi). JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi), 10 (3). 1551-1561. https://doi.org/10.35870/jemsi.v10i3.2350

## Abstrak:
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh big  data  analytics terhadap  kualitas  audit  serta  dampaknya  pada kemampuan  auditor  dalam  mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan.  Kualitas  audit  dalam  penelitian  berperan  sebagai variabel  mediasi  atau  intervening.  Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  kuantitatif  deskriptif  dan  asosiatif  dengan menggunakan  metode  survei  melalui  penyebaran  kuesioner  dalam  pengumpulan  datanya.  Adapun  responden  dalam penelitian ini adalah 51 (lima puluh satu) pemeriksa di Badan Pemeriksa Keuangan Perwakilan Provinsi Bangka Belitung. Pengujian statistik dalam penelitian ini berupa structural equation modelling (SEM) dengan bantuan aplikasi SmartPLS versi keempat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa big data analytics berpengaruh terhadap kualitas audit, tetapi tidak dengan  pendeteksian  kecurangan.  Kualitas  audit  pun  terbukti  berpengaruh  terhadap  pendeteksian  kecurangan,  namun belum  mampu  memediasi  hubungan big  data  analytics terhadap  kemampuan  auditor  dalam  mendeteksi  kecurangan laporan keuangan.
Kata Kunci: Big Data Analytics , Kualitas Audit, Pendeteksian Kecurangan
JEL Classification : M41, M42

## Pendahuluan
Perwakilan  Badan  Pemeriksa  Keuangan  (BPK)  Provinsi  Bangka  Belitung  menyampaikan  bahwa ditemukan  adanya  penyimpangan  dana  terhadap  penggunaan  APBD  oleh  Bendahara  Pengeluaran  Dinas Kesehatan Provinsi Kepulauan Bangka Belitung tahun 2021 yang menyebabkan keuangan negara mengalami kerugian  sebesar  Rp1,2  miliar  (BPK  RI,  2022).  Pernyataan  lainnya  turut  disampaikan Association  of  Certified Fraud Examiners (ACFE) bahwa Indonesia menjadi negara dengan tingkat kecurangan terbanyak pada tahun 2022  yang  berjumlah  23  (dua  puluh  tiga)  kasus.  Kecurangan  ini  terjadi  dengan  tingkat  persentase  korupsi sebanyak  64,4  persen,  penyalahgunaan  aset  sebanyak  28,9  persen  dan  kecurangan  pelaporan  keuangan sebanyak  6,7  persen  (Kompas,  2023). Kecurangan  pelaporan  keuangan memiliki  tingkat  persentase  yang terkecil, namun efek kerugian yang ditimbulkan lebih besar (ACFE, 2022). Sementara itu, pada tahun 2023 KPK menyatakan tercatat delapan kepala pemerintah daerah terjerat operasi tangkap tangan (Putri, 2023).
BPK sebagai lembaga independen yang mempunyai wewenang tunggal sesuai perintah yang tercantum dalam  UU  Nomor  15  Tahun  2004  perlu  menjalankan  kewajibannya  tersebut  untuk  meninjau  bagaimana pelaksanaan  tanggung  jawab  dan  sistem  kelola  keuangan  negara.  Peninjauan  yang  dilaksanakan  oleh  BPK menggunakan  kerangka  kerja mandatory ,  yaitu  memimpin  peninjauan  atau  pemeriksaan  keuangan  terhadap pihak-pihak  yang  memanfaatan  keuangan  negara.  Kegiatan  tersebut  terbagi  menjadi  tiga,  yakni  pemeriksaan terhadap  pelaporan  keuangan  yang  disajikan,  pemeriksaan  terhadap  pelaksanaan  kinerja,  dan  pemeriksaan investigatif (BPK RI, 2018). Pemeriksaan terhadap penggunaan dana publik, seperti APBN dan APBD perlu terus dikembangkan dan dioptimalkan. Pengalokasian dana tersebut sebagai bentuk sinergitas dari harmonisasi yang mencerminkan integrasi keuangan negara dan daerah dengan berlandas pada tujuan prioritas nasional dalam meningkatkan  kemampuan  daerah  mengelola  dana  publik  untuk  pertahanan  negara  sepanjang  diatur  dan diarahkan untuk urusan daerah (Mahkamah Konstitusi Republik Indonesia, 2022).
Sesuai  rencana  strategi  BPK  tahun  2020  -  2024 big  data analytics akan  terus  dikembangkan  dan dioptimalkan dalam pelaksanaan audit (BPK RI, 2021). Berdasarkan penelitian Meitasari dan Manurung (2023) big data analytics dinyatakan memiliki kegunaan dan manfaat dalam meningkatkan kualitas hasil pemeriksaan secara signifikan. Putra et al (2023) turut memperkuat hasil penelitian sebelumnya dengan membuktikan bahwa pengaruh big  data analytics secara  empiris  berkorelasi  positif  signifikan  dalam  meningkatkan  kualitas  audit. Tetapi, Listya et al (2023) justru memberikan pernyataan yang berbeda bahwa big data analytics tidak terbukti memiliki pengaruh dalam meningkatkan kualitas hasil audit.
Selain  dari  penelitian-penelitian  di  atas,  telah  dirangkum  beberapa  penelitian  lainnya  yang  turut memberikan hasil serupa terhadap pengaruh big data analytics pada proses pendeteksian kecurangan, antara lain penelitian yang dilakukan oleh Syahputra dan Afnan (2020); Anissa dan Novita (2023); serta Saragih dan Dewayanto  (2023)  yang menyatakan  bahwa  pengadopsian  teknologi big  data analytics berpengaruh  terhadap pendeteksian  kecurangan.  Namun,  Claudiastuti  (2023)  dalam  penelitiannya  memberikan  pendapat  yang berbeda, yaitu big data analytics berkorelasi negatif tidak signifikan dalam mendeteksi kecurangan. Diketahui  pula  bahwa  melalui  penelitian  Riyanti et  al (2019)  tidak  ditemukan  adanya  pengaruh  negatif signifikan antara variabel kualitas audit terhadap kemampuan pemeriksa dalam mendeteksi kecurangan. Putra et al (2021)  dan  Wawo  (2022)  kembali  melakukan  penelitian  serupa  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya berkenaan dengan pengaruh kualitas audit terhadap pendeteksian kecurangan yang menghasilkan bukti bahwa kualitas audit memiliki pengaruh dalam meningkatkan proses pendeteksian kecurangan.

## Tinjauan Pustaka
Teori Agensi ( Agency Theory ) Agency theory diartikan sebagai hubungan timbal balik antara dua orang atau lebih yang dikenal dengan sebutan principal dan agent (Jensen  &  Meckling,  1976).  Dalam  menyelesaikan  tugas  yang  telah  ditentukan berdasarkan  kontrak  dan  kesepakatan  bersama,  pihak  pemilik  atau principal berperan  dalam  memberikan tanggungjawab  terhadap  pihak  manajemen  selaku agent (Tandiontong,  2016).  Untuk  menghindari  adanya kecurangan  terhadap  pelaporan  keuangan,  dibutuhkan  kemampuan  seorang  pemeriksa  sebagai  pihak  ketiga yang independen.  Adanya  perbedaan antara  kepentingan principal dan agent dapat  menjadi  pemicu  kerugian terhadap  salah  satu  pihak  dan  mengakibatkan  munculnya  asimetris  informasi  yang  dikenal  dengan  istilah permasalahan agensi atau agency problem (Bendickson et al ., 2016).

## Kecurangan Laporan Keuangan
Kecurangan  atas  laporan  keuangan  dapat  berupa  manipulasi  catatan  atas  laporan  keuangan  maupun dokumentasi lainnya yang mendukung bukti adanya kecurangan dalam laporan keuangan (ACFE, 2022). Fraud atau kecurangan memiliki definisi yang berbeda dengan kekeliruan. Kekeliruan adalah ketidaksengajaan yang dilakukan tanpa ada tujuan tertentu, sedangkan kecurangan adalah suatu kesengajaan untuk dapat mengelabui suatu  pihak  yang  bertujuan mendapatkan  keuntungan  lebih  untuk  pribadi  ataupun  pihak  lain  (Tunggal, 2016). Kecurangan  atas  penyajian  laporan keuangan  dapat dicirikan  sebagai  kejahatan  yang sengaja  dilakukan oleh suatu  pihak  tertentu  sebagai  kesalahan  material  atas  laporan  keuangan  yang  merugikan.  Kecurangan  yang terjadi dapat berupa manipulasi pencatatan laporan keuangan, penghilangan dokumen, dan mark-up laba yang berakibat merugikan negara (Putra et al ., 2021).

## Kualitas Audit
Putra et al (2021) mengungapkan bahwa pelanggaran yang terjadi pada sistem pelaporan auditee dapat dideteksi  melalui  kualitas  audit  saat  pelaksanaan  pemeriksaan  untuk  melaporkan  kecurangan  dalam  bentuk laporan  keuangan  auditan.  Hal  tersebut  dikarenakan  secara  umum  masyarakat  mempunyai  asumsi  bahwa konsekuensi  pemeriksaan  BPK  harus  mengungkap berapa  pun  jumlah penemuan kecurangan  dan  kesalahan penafsiran  yang  dilakukan  oleh auditee sebagaimana  yang  diharapkan  dalam  keadaan  tersebut.  Semakin banyak  penemuan  yang  terungkap maka  semakin  tinggi sifat  hasil penilaiannya.  Semakin  tinggi  kualitas  hasil audit, kepercayaan pengguna laporan keuangan pun akan meningkat (Listya et al ., 2023).

## Big Data Analytics
Big  data  analytics seharusnya  digunakan  untuk  secara  proaktif  mencari  anomali  dalam  penggunaan informasi  yang  sangat  besar  dan  menilai  serta  mengawasi  profil  risiko  dalam  melacak  adanya  indikasi kecurangan terhadap pelaporan keuangan yang disajikan (Ginting, 2022). Dalam melakukan pemeriksaan untuk dapat  mengidentifikasi  misrepresentasi  biasanya  terdapat  suatu  kendala  berkenaan  dengan  kemampuan pemeriksa  dalam  membedah  berbagai  informasi  yang  tidak  terstruktur  dan  informasi  non-keuangan.  Namun, pemeriksa  dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  mengimplementasikan  penggunaan big  data analytics (Hartono, 2019) dan (Tang & Karim, 2017).
Pengaruh Big Data Analytics Terhadap Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan Syahputra  dan  Afnan  (2020)  menyatakan  bahwa big  data analytics berpengaruh  positif  terhadap pendeteksian kecurangan. Anissa dan Novita (2023) pun menjelaskan bahwa data analytics memberi manfaat lainnya  bagi  pemeriksa,  seperti  mempermudah  dalam  mengumpulkan  bukti,  menetapkan  populasi  yang  luas, memprediksi risiko yang ada, dan mempermudah pemeriksa dalam menganalisis data secara cepat. Tidak hanya itu, penelitian yang dilakukan oleh Saragih dan Dewayanto (2023) juga menyatakan bahwa berdasarkan tinjauan literatur  yang  telah  dilakukan, big  data  analytics dapat  membantu  pemeriksa  melaksanakan  prosedur  audit dengan  mengotomatisasi  pekerjaan  yang  sebelumnya  dilakukan  manusia  ke  teknologi  secara  efektif. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka hipotesis pertama pada penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: H1: Big Data Analytics Berpengaruh Positif Terhadap Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan.

## Pengaruh Big Data Analytics Terhadap Kualitas Audit
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Meitasari  dan  Manurung  (2023)  menyatakan  bahwa big  data analytics bermanfaat  dalam  meningkatkan  kualitas  audit.  Penelitian  ini  selaras  dengan  hasil  penelitian  dari  Putra et  al (2023) yang menyimpulkan bahwa pemanfaatan big data analytics mempengaruhi kualitas audit. Dalam hal ini, semakin tinggi penggunaan big data analytics , maka kualitas audit yang dihasilkan akan lebih baik. Berdasarkan penjelasan tersebut, hipotesis ketiga pada penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut: H2: Big Data Analytics Berpengaruh Positif Terhadap Kualitas Audit.

## Pengaruh Kualitas Audit Terhadap Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan
Sebagaimana  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wawo  (2022)  dengan  kesimpulan  bahwa  kualitas  audit berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendeteksian kecurangan. Tidak hanya itu, Hasil penelitian tersebut selaras dengan penelitian yang turut dilakukan oleh  Putra et al (2021) yang menyatakan bahwa kualitas audit berpengaruh terhadap pendeteksian kecurangan. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka hipotesis ketiga dan keempat pada penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut: H3: . Kualitas Audit Berpengaruh Positif Terhadap Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan. H4: . Kualitas  Audit  Memediasi  Pengaruh  Positif Big  Data Analytics  Terhadap  Pendeteksian  Kecurangan Laporan Keuangan.

## Metodologi Penelitian
Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode survei melalui kuesioner yang disebarkan secara langsung kepada responden melalui Google Form . Penentuan sampel pada penelitian ini  menggunakan  teknik non-probablity sampling ,  yaitu purposive  sampling .  Kriteria  sampel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  pemeriksa  yang  bekerja  di  BPK  Perwakilan  provinsi  Bangka  Belitung,  memiliki pengalaman kerja minimal satu tahun, dan telah mengimplementasikan big data analytics .

## Hasil Penelitian Dan Pembahasan
Analisis Statistik Deskriptif Terdapat  51  (lima  puluh  satu)  kuesioner  yang  telah  diisi  dan  dapat  diolah  dari  pemeriksa  di  BPK Perwakilan Provinsi Bangka Belitung. Kuesioner disebarkan sejak tanggal 9 Januari 2023 dan tautan tersebut ditutup tepat pada tanggal 28 Januari 2023 untuk selanjutnya dilakukan pengolahan data sebagai berikut:
Tabel 5. Statistik Deskriptif Variabel Variabel Mean Median Min Max Std. Dev BD1 4.529 5.000 2.000 5.000 0,420833333 BD2 4.510 5.000 3.000 5.000 0,397916667 BD3 4.471 4.000 3.000 5.000 0,372916667 BD4 4.373 4.000 3.000 5.000 0,388194444 BD5 4.451 4.000 3.000 5.000 0,396527778 BD6 4.373 4.000 3.000 5.000 0,411805556 BD7 4.314 4.000 3.000 5.000 0,376388889 BD8 4.471 4.000 3.000 5.000 0,372916667 BD9 4.412 4.000 3.000 5.000 0,368055556 BD10 4.412 4.000 3.000 5.000 0,393055556 KA1 4.608 5.000 4.000 5.000 0,338888889 KA2 4.647 5.000 4.000 5.000 0,331944444 KA3 4.647 5.000 4.000 5.000 0,331944444 KA4 4.667 5.000 4.000 5.000 0,327083333 KA5 4.510 5.000 3.000 5.000 0,373611111 KA6 4.569 5.000 3.000 5.000 0,370138889 KA7 4.549 5.000 4.000 5.000 0,345833333 KA8 4.412 4.000 3.000 5.000 0,393055556 KA9 4.588 5.000 4.000 5.000 0,341666667 KA10 4.529 5.000 4.000 5.000 0,346527778 KA11 4.627 5.000 4.000 5.000 0,335416667 KA12 4.529 5.000 4.000 5.000 0,346527778 KA13 4.451 4.000 4.000 5.000 0,345833333 KA14 4.471 4.000 4.000 5.000 0,346527778 KA15 4.549 5.000 4.000 5.000 0,345833333 KA16 4.588 5.000 4.000 5.000 0,341666667 KA17 4.647 5.000 4.000 5.000 0,331944444 KA18 4.627 5.000 4.000 5.000 0,335416667 KA19 4.667 5.000 4.000 5.000 0,327083333 KA20 4.686 5.000 4.000 5.000 0,322222222 PK1 4.686 5.000 4.000 5.000 0,322222222 PK2 4.706 5.000 4.000 5.000 0,316666667 PK3 4.627 5.000 4.000 5.000 0,335416667 PK4 4.588 5.000 4.000 5.000 0,341666667 PK5 4.608 5.000 4.000 5.000 0,338888889 PK6 4.608 5.000 3.000 5.000 0,365972222 PK7 4.569 5.000 4.000 5.000 0,34375 PK8 4.569 5.000 3.000 5.000 0,370138889 PK9 4.549 5.000 3.000 5.000 0,372222222 PK10 4.529 5.000 3.000 5.000 0,372916667 PK11 4.490 4.000 4.000 5.000 0,347222222
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Berdasarkan  tabel  di  atas,  keseluruhan  variabel  operasional  memiliki  nilai mean lebih  besar  daripada standar deviasi yang berarti bahwa data pada penelitian ini menyebar dan bervariasi.
Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model ) Item pengukuran yang memiliki nilai outer loading dibawah 0,70 pada uji ini arus dihapus karena dapat mempengaruhi nilai AVE variabel, yaitu BD10, SP1, SP2, SP3, KA1, KA2, KA3, KA4, KA5, KA6, KA8, dan KA17.
Tabel 6. Evaluasi Validitas Konvergen Variabel Big Data Analytics Item Pengukuran Indikator Outer Loading Cronbach's Alpha Composite Reliability AVE BD1 Volume data besar 0,752 0,948 0,956 0,708 BD2 Volume audit yang meningkat tajam 0,870 BD3 Merespon anomali 0,834 BD4 Kecepatan pendeteksian fraud 0,833 BD5 Kecepatan integrasi data 0,834 BD6 Data audit bervariasi 0,794 BD7 Keakuratan dan keandalan data 0,859 BD8 Peningkatan kualitas hasil audit 0,927 BD9 Dasar pengambilan keputusan 0,856
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Tingkat reliabilitas variabel di atas dapat diterima yang ditunjukkan oleh cronbach’s alpha dan composite reliability di atas 0,70 (reliabel). Tingkat validitas konvergen yang ditunjukkan oleh nilai AVE 0,708 > 0,50 telah memenuhi syarat validitas konvergen yang baik.
Tabel 7. Evaluasi Validitas Konvergen Variabel Kualitas Audit Item Pengukuran Indikator Outer Loading Cronbach's Alpha Composite Reliability AVE KA7 Peningkatan kualitas audit 0,756 0,944 0,952 0,623 KA9 Penilaian risiko 0,756 KA10 Prosedur analitis 0,737 KA11 Kesesuaian standar audit 0,712 KA12 Perolehan dan evaluasi bukti audit 0,863 KA13 Tingkat materialitas 0,767 KA14 Pemahaman terkait sistem organisasi auditee 0,878 KA15 Penyelesaian kertas kerja 0,855 KA16 LHP yang tepat waktu 0,777 KA18 Objektif 0,731 KA19 Meyakinkan 0,850 KA20 Ringkas dan jelas 0,771
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability yang  lebih  besar  daripada  0,70  menunjukkan  bahwa keseluruhan indikator dalam mengukur variabel kualitas audit telah valid dan reliabel. Kemudian, tingkat validitas konvergen dengan nilai AVE sebesar 0,623 dinyatakan telah memenuhi syarat evaluasi validitas konvergen.
Tabel 8. Evaluasi Validitas Konvergen Variabel Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan
Item Pengukuran Indikator Outer Loading Cronbach's Alpha Composite Reliability AVE PK1 Integritas 0,769 0,946 0,954 0,653
PK 2
Tanggungjawab moral 0,750 PK 3 Kepemimpinan 0,816 PK 4 Berpikir analitik 0,798 PK 5 Kemampuan analisis 0,768 PK 6 Pengetahuan regulasi keuangan 0,864 PK 7 Paham perkembangan 0,905 PK 8 Keterampilan memberi saran 0,744 PK 9 Pengetahuan terkait bentuk fraud 0,846
PK 10 Metode audit sesuai 0,808 PK 11 Kemampuan mendeteksi fraud 0,804
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Nilai cronbach’s alpha dan composite reliability menunjukkan reliablitas variabel dapat diterima dan syarat validitas konvergen dengan nilai AVE di atas 0,50 yang berarti internal konsistensi variabel telah terpenuhi.
Tabel 9. Fornell and Lacker Criterion BD PK KA BD 0,841 PK 0,551 0,808 KA 0,689 0,768 0,790
Catatan: angka cetak tebal merupakan akar kuadrat dari nilai AVE Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  validitas  diskriminan  masing-masing  variabel terpenuhi karena setiap variabel memiliki akar AVE yang lebih besar korelasinya terhadap variabel yang diukur.
Tabel 10. HTMT ( Heterotrait Monotrait Ratio ) BD PK KA BD PK 0,571 KA 0,711 0,802
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, diketahui bahwa nilai HTMT untuk pasangan variabel secara keseluruhan di bawah 0,90 yang berarti validitas diskriminan telah tercapai.
Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Hasil estimasi menunjukkan nilai inner VIF < 5, maka tingkat multikolinier antara variabel rendah. Hasil ini menguatkan hasil estimasi parameter dalam SEM-PLS yang berarti data bersifat robust (tidak bias).
Tabel 12. Inner VIF ( Variance Inflated Factor ) PK KA BD 1,989 1,642 KA 2,941 PK
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024

## Uji Hipotesis
Dirrect Effect (Pengaruh Langsung)
Tabel 13. Pengujian Hipotesis Dirrect Effect Hipotesis Path Coefficient P- value 95 Persen Interval Kepercayaan Path Coefficient F- square Batas Bawah Batas Atas H1. BD > PK -0,028 0,829 -0,292 0,207 0,001 H2. BD > KA 0,344 0,019 0,039 0,620 0,211 H3. KA > PK 0,502 0,011 0,075 0,856 0,242
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis di atas, maka diketahui sebagai berikut:
a) Hipotesis  pertama  (H1)  ditolak,  yaitu  variabel big  data analytics dinyatakan  berkorelasi  negatif  tidak signifikan terhadap variabel pendeteksian kecurangan laporan keuangan dengan nilai path coefficient (- 0,028) dan p- value (0,829).
b) Hipotesis  kedua  (H2)  diterima,  yaitu  terdapat  pengaruh  positif  yang  signifikan  antara  variabel big  data analytics terhadap variabel kualitas audit dengan nilai path coefficient (0,344) dan p- value (0,019).
c) Hipotesis  ketiga  (H3)  diterima,  yaitu  terdapat  pengaruh  positif  yang  signifikan  antara  kualitas  audit terhadap pendeteksian kecurangan laporan keuangan dengan nilai path coefficient (0,502) dan p- value (0,011).
Uji Hipotesis Mediation Effect (Pengaruh Mediasi)
Tabel 14. Pengujian Hipotesis Mediation Effect Hipotesis Path Coefficient p- value 95 Persen Interval Kepercayaan Path Coefficient Upsilon V Batas Bawah Batas Atas H4. BD > KA > PK 0,172 0,077 -0,000 0,379 0,029
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Nilai upsilon v pada tabel di atas diperoleh melalui rumus berikut:
V = β 2MX β 2YM.X atau V = a 2 xb 2 Nilai Upsilon V pengaruh big data analytics terhadap pendeteksian kecurangan laporan keuangan melalui kualitas  audit  adalah  V  =  (0,344) 2 x      (0,502) 2 = 0,029 .  Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  terhadap pengaruh  tidak  langsung  di  atas,  maka  diketahui  bahwa  hipotesis  keempat  (H4)  ditolak  karena  kualitas  audit tidak signifikan berperan sebagai variabel mediasi, yaitu memediasi pengaruh tidak langsung big data analytics terhadap pendeteksian kecurangan laporan keuangan dengan nilai p- value 0,077.
Evaluasi Kebaikan dan Kecocokan Model ( Goodness of Fit )
Tabel 15. Uji Koefisien Determinasi (R- square ) Variabel R- square Kualitas Audit (M) 0,660 Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan (Y) 0,646
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Menurut  Chin  (1998)  nilai  interpretasi  R- square adalah  0,19  (kategori  rendah),  sedangkan  0,33  (kategori moderat) dan 0,660 (kategori tinggi). Berdasarkan hasil di atas, maka disimpulkan bahwa besarnya pengaruh big data analytics terhadap kualitas audit sebesar 0,660 (pengaruh tinggi), sedangkan besarnya pengaruh terhadap pendeteksian kecurangan laporan keuangan sebesar 0,646 (pengaruh moderat).
Tabel 16. Uji Relevansi Prediktif (Q- square ) Variabel Q- square Kualitas Audit (M) 0,593 Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan (Y) 0,500 Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Hair et  al (2019)  menyatakan  nilai  interpretasi  Q- square adalah  0  (pengaruh  rendah),  sedangkan  0,025 (pengaruh  moderat)  dan  0,050  (pengaruh  tinggi).  Berdasarkan  hasil  di  atas  diketahui  bahwa  nilai  Q- square variabel  kualitas  audit  adalah  0,593  >  0,050  (akurasi  prediksi  tinggi)  dan  pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan  0,500  (akurasi  prediksi  tinggi).  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  akurasi  prediksi  yang  dimiliki setiap variabel eksogen terhadap endogen sangat baik dan sesuai dengan model.
Tabel 17. Pengujian SRMR ( Standardized Root Mean Square Residual ) Keterangan Estimated Model SRMR 0,091 Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Dalam Hair et al (2021) nilai SRMR di bawah 0,08 menunjukkan model yang fit (cocok). Hasil estimasi model pada penelitian ini adalah 0,091 yang berarti model memiliki kecocokan acceptable fit .
Tabel 18. Pengujian PLS Predict MODEL PLS-SEM MODEL LM RMSE MAE RMSE MAE KA7 0.402 0.315 0.554 0.400 KA9 0.441 0.345 0.569 0.450 KA10 0.432 0.346 0.748 0.571 KA11 0.451 0.361 0.573 0.457 KA12 0.390 0.284 0.508 0.372 KA13 0.396 0.312 0.577 0.435 KA14 0.369 0.267 0.503 0.366 KA15 0.350 0.258 0.424 0.309 KA16 0.392 0.302 0.613 0.448 KA18 0.420 0.333 0.601 0.456 KA19 0.344 0.274 0.462 0.338 KA20 0.378 0.302 0.588 0.440 PK1 0.406 0.322 0.604 0.491 PK 2 0.362 0.289 0.456 0.370 PK 3 0.420 0.328 0.615 0.478 PK 4 0.421 0.332 0.691 0.526 PK 5 0.431 0.345 0.677 0.494 PK 6 0.483 0.348 0.780 0.603 PK 7 0.416 0.309 0.561 0.448 PK 8 0.488 0.371 0.767 0.558 PK 9 0.456 0.336 0.634 0.496 PK 10 0.399 0.289 0.556 0.402 PK 11 0.365 0.292 0.527 0.365
Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Keseluruhan item pengukuran memiliki nilai RMSE dan MAE lebih rendah daripada regresi linier. Hal ini menunjukkan bahwa model PLS yang diajukan mempunyai kekuatan prediksi yang tinggi.
Tabel 19. Pengujian Robustness Check (Uji Linieritas)
Efek Kuadrat Path Coefficient p- values Keterangan
QE ( Big Data Analytics > Kecurangan Laporan Keuangan ) -0.094 0.433 Linieritas terpenuhi QE ( Big Data Analytics > Kualitas Audit) 0.105 0.517 Linieritas terpenuhi QE (Kualitas Audit > Kecurangan Laporan Keuangan ) -0.070 0.769 Linieritas terpenuhi Sumber: Data diolah oleh peneliti, 2024
Pengaruh big  data  analytics dan  kualitas  audit  terhadap  pendeteksian  kecurangan  laporan  keuangan bersifat linier ( robust ) karena bentuk kuadrat masing-masing hubungan variabel tidak signifikan .
Pembahasan Pengaruh Big Data Analytics Terhadap Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan Faktor  yang  menyebabkan big  data analytics tidak  berpengaruh  terhadap  pendeteksian  kecurangan laporan keuangan adalah karena belum meratanya penggunaan big data analytics dalam proses input data yang dilakukan oleh PEMDA terkait bukti penggunaan dana APBD yang telah disalurkan melalui pemerintah pusat. Hal  ini  menyebabkan  pemeriksa  perlu  melakukan  audit  dengan  metode  ganda,  yaitu  melalui  penggunaan big
data analytics dan audit manual berupa pengumpulan dan penghitungan bukti audit secara fisik. Hasil penelitian yang diperoleh sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Claudiastuti (2023) yang menyatakan bahwa big data analytics tidak berpengaruh positif signifikan terhadap pendeteksian kecurangan.
Pengaruh Big Data Analytics Terhadap Kualitas Audit Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Listya et  al (2023);  Meitasari  dan Manurung (2023); Putra et al (2023) bahwa big data analytics mampu memberikan manfaat dalam meningkatkan hasil audit yang lebih berkualitas. Big data analytics merupakan suatu alternatif yang digunakan dengan harapan mampu  membantu  terlaksananya  proses  audit  secara  efektif  dan  efisien.  Walaupun  tidak  memiliki  pengaruh langsung positif yang signifikan terhadap  pendeteksian kecurangan laporan keuangan, namun big data analytics tetap memiliki peranan yang cukup penting dalam hal peningkatan kualitas pelaporan hasil pemeriksaan.

## Pengaruh Kualitas Audit Terhadap Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan
Perolehan hasil pengujian hipotesis pada penelitian ini sejalan dan turut mendukung hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Putra et al (2021) dan Wawo (2022) dengan kesimpulan bahwa semakin tinggi kualitas audit yang  dihasilkan  pemeriksa  maka  semakin  tinggi  pula  atau  baik  kemampuan  pemeriksa  dalam  mendeteksi kecurangan.  Selain  itu,  Listya et  al (2023)  juga  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  kualitas  audit,  maka kepercayaan dari pengguna laporan keuangan akan turut meningkat.
Pengaruh Big  Data Analytics Terhadap  Pendeteksian Kecurangan  Laporan  Keuangan  melalui  Kualitas Audit Sebagai Variabel Mediasi
Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian  Putra et al (2021) dalam penelitiannya yang menjelaskan bahwa  kualitas  audit  pun  belum  mampu  memediasi  setiap  variabel  bebas  terhadap  kemampuan  mendeteksi kecurangan.  Salah  satu  faktor  ditolaknya  hipotesis  adalah  karena  penggunaan big  data analytics yang  masih belum  dioptimalkan.  Apabila  PEMDA  masih  belum  dapat  secara  menyeluruh  mengoptimalkan  peran big  data analytics dalam  setiap  kegiatan  penggunaan  anggaran,  maka  kualitas  audit  yang  dihasilkan  pun  akan  sulit mengalami peningkatan, sehingga kualitas audit dalam hal ini belum dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat memediasi pengaruh big data analytics terhadap pendeteksian kecurangan laporan keuangan.

## Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat ditarik adalah bahwa peran big data analytics tidak berpengaruh positif signifikan terhadap variabel pendeteksian kecurangan laporan keuangan.  Namun, big data analytics berpengaruh positif secara signifikan terhadap peningkatan kualitas audit. Selain itu, diketahui pula bahwa peningkatan kualitas audit berpengaruh positif secara signifikan terhadap pendeteksian kecurangan laporan keuangan, tetapi kualitas audit belum mampu memediasikan pengaruh antara penggunaan big data analytics terhadap penguatan kemampuan auditor dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan.

## Referensi
Anissa, A. I. N. A., & Novita, N. (2023). Penggunaan Data Analytics Terhadap Peningkatan Deteksi Kecurangan  Pada  Pemeriksaan  Eksternal. Journal  of Economic,  Management,  Accounting,  and
Tcehnology (JEMATech) , 6 (1), 34–45.
https://doi.org/https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
Association of Certified Fraud Examiners (ACFE). (2022). Occupational Fraud 2022: A Report to the nations. Association of Certified Fraud Examiners , 1–96.
Bendickson,  J.,  Muldoon,  J.,  Liguori,  E.,  &  Davis,  P.  E.  (2016).  Agency  theory:  the  times  are changing. Management  Decision , 54 (1),  174–193.  https://doi.org/DOI  10.1108/MD-02-2015- 0058
BPK  RI.  (2018). Menelisik  Cara  Kerja  BPK  dalam Memeriksa  Keuangan  Negara .  BPK  Perwakilan Provinsi  Sulawesi  Selatan.  https://sulsel.bpk.go.id/menelisik-cara-kerja-bpk-dalam-memeriksa- keuangan-negara/
BPK RI. (2021). BPK GELAR WORKSHOP PENGGUNAAN BIG DATA ANALYTICS (BIDICS) . BPK Republik Indonesia. https://www.bpk.go.id/news/bpk-gelar-workshop-penggunaan-big-data-

## analytics-bidics
BPK RI. (2022). DUGAAN TINDAK PIDANA KORUPSI DANA APBD OLEH BENDAHARA DINAS KESEHATAN  PROVINSI  KEPULAUAN  BANGKA  BELITUNG .  BPK  PERWAKILAN PROVINSI  KEPULAUAN  BANGKA  BELITUNG.  https://babel.bpk.go.id/dugaan-tindak- pidana-korupsi-dana-apbd-oleh-bendahara-dinas-kesehatan-provinsi-kepulauan-bangka-belitung/
Chin,  W.  W.  (1998).  The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural  Equation  Modeling. ResearchGate , 295–336.
Claudiastuti, M. A. (2023). Pengaruh Mitigasi Akuntansi Forensik Dan Integrasi Teknologi Big Data Terhadap  Deteksi  Kecurangan  Internal. Jurnal  Ekonomi  Trisakti , 3 (2),  3415–3424. https://doi.org/10.25105/jet.v3i2.18132
Ginting, R. (2022). Analisis Big Data (R. Firmansyah & Y. D. Kristanto (eds.)). Lakeisha.
Hair,  J.  F.,  Hult,  T.  M.,  Ringle,  C.  M.,  Sarstedt,  M.,  Danks,  N.  P.,  &  Ray,  S.  (2021).  Partial  Least Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  Using  R:  A  Workbook.  In Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal . https://doi.org/10.1080/10705511.2022.2108813
Hair,  J.  F.,  Risher,  J.  J.,  Sarstedt,  M.,  &  Ringle,  C.  M.  (2019).  When  to  use  and  how  to  report  the results  of  PLS-SEM. European  Business  Review , 31 (1),  2–24.  https://doi.org/10.1108/EBR-11- 2018-0203
Hartono,  J.  (2019). Kajian  Topik-Topik  Mutakhir  dan  Agenda  Riset  ke  Depan  (1st  ed.) (Edisi  Pert). Andi.
Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). THEORY OF THE FIRM: MANAGERIAL BEHAVIOR, AGENCY  COSTS  AND  OWNERSHIP  STRUCTURE. Journal  of  Financial  Economics , 3 (4), 305–360. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X
Kompas.  (2023,  April  10). Berbagai  Kasus  “Fraud”  Membahayakan  Ekonomi  Indonesia . Kompas.Com. https://money.kompas.com/read/2023/04/10/140841526/berbagai-kasus-fraud- membahayakan-ekonomi-indonesia?page=all
Listya,  A.,  Aspahani,  &  Sitepu,  C.  D.  S.  (2023).  Implementasi  Big  Data  Analytics  dan  Opini  Audit terhadap  Kualitas  Audit :  Audit  Delay  Sebagai  Variabel  Mediasi. Owner:  Riset  Dan  Jurnal Akuntansi , 7 (3), 2062–2071. https://doi.org/10.33395/owner.v7i3.1531
Mahkamah Konstitusi Republik Indonesia. (2022, February 9). APBN dan APBD Memiliki Kesatuan Arah  Anggaran  untuk  Kemakmuran  Rakyat .  Mahkamah  Konstitusi  Republik  Indonesia. https://www.mkri.id/index.php?page=web.Berita&id=17987&menu=2
Meitasari,  R.  C.,  &  Manurung,  E.  T.  (2023).  Perceived  Ease  of  Use  and  Usefulness  of  Big  Data  to Audit Quality. Proceeding of International Conference on Accounting and Finance , 1 , 123–128. https://doi.org/10.20885/InCAF.vol1.art14
Putra, N. S., Ritchi, H., & Alfian, A. (2023). Hubungan Big Data Analytics terhadap Kualitas Audit: Penerapan  pada  Instansi  Pemerintah. Jurnal  Riset  Akuntansi  Dan  Keuangan , 11 (1),  57–72. https://doi.org/10.17509/jrak.v11i1.55139
Putra,  W.  E.,  Kusuma,  I.  L.,  &  Dewi,  M.  W.  (2021).  MODEL  HUBUNGAN  KOMPETENSI, INDEPENDENSI,  PROFESIONALISME  DAN  KUALITAS  AUDIT  SERTA  DAMPAKNYA TERHADAP  KEMAMPUAN  MENDETEKSI  FRAUDS. Jurnal  Akuntansi  Dan  Pajak , 22 (2), 1–14. https://doi.org/10.29040/jap.v22i2.3517
Putri, A. M. H. (2023, April 18). Kacau! Bupati Mendominasi Deretan Pejabat yang Kena OTT 2023 . CNBC Indonesia.
https://www.cnbcindonesia.com/research/20230417203652-128-
430765/kacau-bupati-mendominasi-deretan-pejabat-yang-kena-ott-2023
Riyanti,  E.  C.,  W  Putri,  H.  C.,  Artadi,  W.,  &  Umar,  H.  (2019).  PENGARUH  KUALITAS  AUDIT
TERHADAP  FRAUDULENT  FINANCIAL  REPORTING  DENGAN  KOMITE  AUDIT SEBAGAI  VARIABEL  MODERASI  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Manufaktur  yang terdaftar  di  BEI  tahun  2016  –  2018). PROSIDING  SEMINAR  NASIONAL  CENDEKIAWAN ,  2. https://doi.org/10.25105/semnas.v0i0.5774
Saragih, A. D., & Dewayanto, T. (2023). Systematic Literature Review : Dampak Teknologi Big Data Analytics  Dalam  Mendeteksi  Fraud  Pada  Bidang  Audit. Diponegoro  Journal  of  Accounting , 12 (3), 1–9. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/accounting
Syahputra, B. E., & Afnan, A. (2020). Pendeteksian Fraud: Peran Big Data dan Audit Forensik. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) , 12 (2), 301–316. https://doi.org/10.17509/jaset.v12i2.28939
Tandiontong, M. (2016). Kualitas Audit dan Pengukurannya . Alfabeta.
Tang,  J.,  &  Karim,  K.  E.  (2017).  Big  Data  in  Business  Analytics:  Implications  for  the  Audit Profession. The  CPA  Journal , 87 (6),  34–39.  https://www.cpajournal.com/2017/06/26/big-data- business-analytics-implications-audit-profession/
Tunggal, A. W. (2016). Aspek - Aspek Audit Kecurangan . Harvarindo.
Wawo,  A.  (2022).  Pengaruh  Kualitas  Audit  dan  Whistleblowing  System  Terhadap  Pendeteksian Fraud. SEIKO : Journal of Management & Business , 5 (2), 681–696. https://doi.org/10.37531/sejaman.vxix.2353